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【光学前沿】光纤传感与光计算融合的感通算一体光神经网络模型
作者：欧光科技 发表时间：2025-04-09 10:10:50
近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，尤其是深度学习和神经网络的广泛应用，对计算任务的处理速度和能效要求日益提高。光计算作为一种前沿技术，凭借其高速并行处理能力和低能耗特性，逐渐成为解决这些挑战的重要手段。南京大学张旭苹教授团队与相关光计算研究组合作，首次成功将光学神经网络与分布式声学传感（DAS）系统结合，基于一种时间-波长复用机制的光神经网络加速器（TWM-PNNA），实现了光学神经网络的设计自动优化，为光计算在实际应用中的部署和优化奠定了基础。
一、背景知识
分布式声学传感（DAS）技术在基础设施监测和交通安全等领域有着广泛的应用，光纤传感系统因其高灵敏度和远程非接触式监测特性而备受关注。然而，传统电子信号处理方法在面对海量数据时，常常面临计算能力不足和功耗过高的瓶颈。光计算通过使用光子代替电子进行计算，能显著提升处理速度、降低功耗，并具备天然的并行处理优势，逐渐成为解决这些问题的理想方案。
与此同时，感算一体（Sensing and Computing Integration）概念逐步崭露头角，意图将传感与计算高度融合，以实现数据处理的最优解。南京大学的研究团队在此背景下，基于“时间-波长复用”机制的光神经网络加速器（TWM-PNNA），将光计算的优势与DAS系统的实时数据处理需求相结合，为这一融合型系统提供了全新的架构设计。
二、研究方法
研究人员设计了一种基于时间-波长复用机制的光神经网络加速器（TWM-PNNA）。该系统利用多个可调激光器发射间隔为Δλ的多个波长光束，并通过卷积核与波长分复用器（WDM）合成单束光。编码过程使用任意波形发生器（AWG）将DAS传感信息调制到所有波长上，经马赫-曾德调制器（MZM）转换为光时域信号。通过单模光纤（SMF）引入延迟以匹配波特率，并使用掺铒光纤放大器（EDFA）补偿损耗。随后，波长选择开关（WSS）对各波长通道进行路由和衰减控制，模拟权重分配。特征图生成后，经AWG和MZM加载到光路径中，通过WDM滤波分离波长并完成乘法运算，最终由光电探测器和示波器收集输出信号，实现光上卷积神经网络。
三、实验结果
研究人员基于TWM-PNNA提出了一种光学剪枝方案，通过将掩码矩阵中的相应元素设置为零，而不是直接将权重设置为零，来实现网络模型的轻量化。实验结果表明，在将模型剪枝40%的情况下，系统准确度仅略微降低，该剪枝方案结合了光神经网络的设计特点，提高了光学模块的动态调节能力，优化了全连接操作中的资源配置，减少了硬件负担，具有良好的扩展性和灵活性。
此外，研究人员还针对调制啁啾对系统性能的影响进行了优化。通过采用双臂调制方法，在0.4nm波长间隔下，使TWM-PNNA系统在复杂图案识别任务上的性能相较于原始方法提升了17.9%。这一优化策略展现了设计与工艺协同优化的潜力。
四、关键结论
研究人员提出的基于时-波长复用机制的光神经网络加速器成功将光计算与DAS系统结合，提升了实时数据处理能力，展示了光计算在AI加速中的巨大潜力。稀疏化剪枝和啁啾调控等方法实现了光学神经网络的设计自动优化，提升了光计算的精度和稳定性。未来，随着AI和光计算、光传感以及光通信的进一步融合，感通算一体技术将在智能传感、智慧城市等领域发挥关键作用。光神经网络的优化和光计算的广泛应用，将推动智能化系统向更高效、实时的数据处理发展。
随着技术的不断进步，光计算与人工智能的结合将为更多领域带来创新和突破。研究人员将继续探索如何进一步提升光神经网络的性能和效率，降低功耗和成本，以满足日益增长的计算需求。同时，他们也将致力于将这项技术应用于更广泛的场景，如智能交通、环境监测、医疗健康等，为构建更加智能化的社会做出贡献。
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